کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4034468 | 1263459 | 2010 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Bayesian model for efficient visual search and recognition
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
سیستم های حسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Humans employ interacting bottom-up and top-down processes to significantly speed up search and recognition of particular targets. We describe a new model of attention guidance for efficient and scalable first-stage search and recognition with many objects (117,174 images of 1147 objects were tested, and 40 satellite images). Performance for recognition is on par or better than SIFT and HMAX, while being, respectively, 1500 and 279 times faster. The model is also used for top-down guided search, finding a desired object in a 5×55×5 search array within four attempts, and improving performance for finding houses in satellite images.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Vision Research - Volume 50, Issue 14, 25 June 2010, Pages 1338–1352
Journal: Vision Research - Volume 50, Issue 14, 25 June 2010, Pages 1338–1352
نویسندگان
Lior Elazary, Laurent Itti,